JavaCV人脸识别三部曲之二：训练

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本篇概览

• 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第二篇，前文《视频中的人脸保存为图片》咱们借助摄像头为两位群众演员生成大量人脸照片，如下图，群众演员A的照片保存在E:temp2021121801man，B的照片保存在E:temp2021121801woman：
  
• 照片准备好，并且每张照片的身份都已确定，本篇要做的就是用上述照片生成模型文件，今后新的人脸就可以中这个模型来检查了
• 关于训练，可以用下图来表示，一共六张照片两个类别，训练完成后得到模型文件faceRecognizer.xml：
  

编码

• 训练的代码很简单，在一个java文件中搞定吧，simple-grab-push是整个《JavaCV的摄像头实战》系列一直再用的工程，现在该工程中新增文件TrainFromDirectory.java，完整代码如下，有几处要注意的地方稍后提到：

package com.bolingcavalry.grabpush.extend;  import com.bolingcavalry.grabpush.Constants; import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs; import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat; import org.bytedeco.opencv.opencv_core.MatVector; import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Size; import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FaceRecognizer; import org.bytedeco.opencv.opencv_face.FisherFaceRecognizer;  import java.io.File; import java.io.IOException; import java.nio.IntBuffer; import java.util.LinkedList; import java.util.List;  import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.CV_32SC1; import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE; import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.resize;  /**  * @author willzhao  * @version 1.0  * @description 训练  * @date 2021/12/12 18:26  */ public class TrainFromDirectory {      /**      * 从指定目录下      * @param dirs      * @param outputPath      * @throws IOException      */     private void train(String[] dirs, String outputPath) throws IOException {         int totalImageNums = 0;          // 统计每个路径下的照片数，加在一起就是照片总数         for(String dir : dirs) {             List<String> files = getAllFilePath(dir);             totalImageNums += files.size();         }          System.out.println("total : " + totalImageNums);          // 这里用来保存每一张照片的序号，和照片的Mat对象         MatVector imageIndexMatMap = new MatVector(totalImageNums);          Mat lables = new Mat(totalImageNums, 1, CV_32SC1);          // 这里用来保存每一张照片的序号，和照片的类别         IntBuffer lablesBuf = lables.createBuffer();          // 类别序号，从1开始，dirs中的每个目录就是一个类别         int kindIndex = 1;          // 照片序号，从0开始         int imageIndex = 0;          // 每个目录下的照片都遍历         for(String dir : dirs) {             // 得到当前目录下所有照片的绝对路径             List<String> files = getAllFilePath(dir);              // 处理一个目录下的每张照片，它们的序号不同，类别相同             for(String file : files) {                 // imageIndexMatMap放的是照片的序号和Mat对象                 imageIndexMatMap.put(imageIndex, read(file));                 // bablesBuf放的是照片序号和类别                 lablesBuf.put(imageIndex, kindIndex);                 // 照片序号加一                 imageIndex++;             }              // 每当遍历完一个目录，才会将类别加一             kindIndex++;         }          // 实例化人脸识别类         FaceRecognizer faceRecognizer = FisherFaceRecognizer.create();         // 训练，入参就是图片集合和分类集合         faceRecognizer.train(imageIndexMatMap, lables);         // 训练完成后，模型保存在指定位置         faceRecognizer.save(outputPath);         //释放资源         faceRecognizer.close();     }      /**      * 读取指定图片的灰度图，调整为指定大小      * @param path      * @return      */     private static Mat read(String path) {         Mat faceMat = opencv_imgcodecs.imread(path,IMREAD_GRAYSCALE);         resize(faceMat, faceMat, new Size(Constants.RESIZE_WIDTH, Constants.RESIZE_HEIGHT));         return faceMat;     }      /**      * 把指定路径下所有文件的绝对路径放入list集合中返回      * @param path      * @return      */     public static List<String> getAllFilePath(String path) {         List<String> paths = new LinkedList<>();          File file = new File(path);          if (file.exists()) {             // 列出该目录下的所有文件             File[] files = file.listFiles();              for (File f : files) {                 if (!f.isDirectory()) {                     // 把每个文件的绝对路径都放在list中                     paths.add(f.getAbsolutePath());                 }             }         }          return paths;     }      public static void main(String[] args) throws IOException {          String base = "E:\temp\202112\18\001\";          // 存储图片的两个目录         // man目录下保存了群众演员A的所有人脸照片，         // woman目录下保存了群众演员B的所有人脸照片         String[] dirs = {base + "man", base + "woman"};          // 开始训练，并指定模型输出位置         new TrainFromDirectory().train(dirs, base + "faceRecognizer.xml");     } } 

• 上述代码有以下几处要注意：

1. 静态方法read用于将图片转为Mat
2. 静态方法getAllFilePath可以遍历指定目录下的所有文件，把它们的绝对路径返回
3. train一共获取了man和woman两个目录下的照片，man目录下的照片的类别是1，women目录下的照片类别是2
4. 识别类是FisherFaceRecognizer，现在的训练和下一篇的识别都用这个类

执行

• 运行main方法，待执行完成后，如下图，可见目录E:temp2021121801下已经生成模型文件faceRecognizer.xml：
  
• 至此，本篇任务已完成，下一篇进入终极实战，用本篇训练的模型识别摄像头中的人脸，并把识别结果展示在预览页面上；

源码下载

• 《JavaCV的摄像头实战》的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blog_demos	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

• 这个git项目中有多个文件夹，本篇的源码在javacv-tutorials文件夹下，如下图红框所示：
  
• javacv-tutorials里面有多个子工程，《JavaCV的摄像头实战》系列的代码在simple-grab-push工程下：
  

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